본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축하였으며, 낙동강유역내의 10개 관측소에서 관측된 37년간의 강수량 자료를 이용하여 연도별 여름강수량을 추출하고 이들 관측소의 여름강수량에 물리적인 영향을 미치는 기상인자로서 SST(sea surface temperature)와 OLR(outgoing longwave radiation)을 공간상관성을 검토하여 선정하였다. 모형의 적합성을 검토하기 위해 2010년 여름강수량 사후 확률분포의 중앙값과 관측치를 비교하였으며, 그 결과 각각 858.2mm와 888.1mm로, 이는 구축된 모형이 적절하게 여름강수량을 모의하고 있음을 보여준다. 2010년 겨울 SST 관측 값과, 예년 평균값으로 가정한 2011년 6월 OLR을 이용하여 2011년 여름강수량을 예측하였다. 예측된 2011년 여름강수량은 967.7mm로, 확률적으로 예년 여름강수량의 평균인 680mm를 상회할 확률이 92.9% 이상인 것으로 나타났으며, 또한 50년 빈도에 해당하는 여름강수량을 추정한 결과, 50년 빈도 여름강수량 1400mm를 상회할 확률도 약 73.7%인 것으로 분석되었다.
It is necessary to estimate the runoff hydrograph and peak flood discharge using law of probability for synthetic flood control policy and design of hydraulic structures. Rainfall analysis is needed in the process of peak flood discharge estimation and the time distribution of a design rainfall is a very important process in the analysis. In this study, we estimate design flood for a small urban basin and a rural basin of medium scale which have different travel times. The Huff method is widely used in Korea for the time distribution of design rainfall to estimate design flood. So, we use Huff method and a conceptual method which is suggested in this study for the comparative purpose. The 100-year frequency rainfall is used to estimate design flood for each basin and the design flood is compared with the existing design flood. As the result, the design flood is overestimated $14.6m^3/sec$ by Huff method and is underestimated $70.9m^3/sec$ by a conceptual method for the rural basin. For the small urban basin, the design flood is excessively overestimated $294.65m^3/sec$ by Huff method and is overestimated $173m^3/sec$ by a conceptual method. The reason of excessive overestimation by Huff method in the small urban basin is that the increased rate of rainfall intensity according to the decrease of duration is large and the duration exceeds the time of concentration when the increased rainfall intensity is concentrated in a quartile. Therefore, we suggested a conceptual method for the time distribution of design rainfall by considering the rainless period and duration. Especially, the conceptual method might be useful for the small urban basin with short concentration time which the design flood is overestimated by Huff method.
Recently, flood damage by frequent localized downpours in cities are on the increase on account of abnormal climate phenomena and growth of impermeable area by urbanization. In this study, we are focused on flooding on roads which is the basis of all means of transportation. To calculate real-time accumulated rainfall on a road link, we use the Coefficient of Correlation Weighting method (CCW) which is one of the revised methods of missing rainfall as we consider a road link as a unobserved rainfall site. CCW and real-time accumulated rainfall entered through the Internet are used to estimate the real-time rainfall on a road link. Together with the real-time accumulated rainfall, flooding history, rainfall range causing flooding of a road link and frequency probability precipitation for road design are used as factors to determine the Flood Risk Index on roads. We simulated two cases in the past, July, 7th, 2009 and July, 15th, 2012 in Busan. As a result, all of road links included in the actual flooded roads at that time got the high level of flood risk index.
본 연구에서는 L-moment ratio diagram 기법과 지형정보시스템(GIS)을 동시에 활용하여 우리나라의 지속기간별 연 최대강우량의 최적확률밀도함수를 판별하는 새로운 기법을 제안하고, 결과 도출과정에 있어 발견된 연최대강우량의 통계값의 흥미로운 지형학적 특성을 살펴보았다. 이를 위하여 우리나라 기상청에서 운영하는 67개의 강우관측지점에서 관측된 강우자료의 연최대강우량을 1시간, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간 누적시간에 대하여 산출하고, L-moment ratio diagram 기법을 활용하여 이들에 대한 최적확률밀도함수를 구한 후, 이를 관측지점에 해당하는 티센 다각형에 다른 색상으로 표현하여 그 공간적 분포를 살펴보았다. 또한, 각 후보 확률밀도함수의 적합도에 대한 지도를 작성하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다: (1) 강우의 극한값의 특성을 대표할 수 있는 통계값인 L-skewness와 L-kurtosis는 뚜렷한 공간적 경향을 띠고 있다. 특히 산맥을 포함한 우리나라의 지형적 특성에 큰 영향을 받았다. 이는 발생빈도가 높고 강도가 낮은 평상시의 강우사상뿐 만 아니라, 연최대강우량 또한 지형의 영향을 크게 받는다는 것을 의미한다; (2) 우리나라의 산악지역에서는 연최대강우량의 통계적 특성에 대한 고도의 영향이 비산악지역보다 더 크며, 고도가 높은 지역일수록 발생 빈도가 낮고 강도가 강한 강우사상이 더 자주 발생하며, 강우의 누적기간이 증가할수록 이러한 경향은 작아졌다; (3) 우리나라의 연최대강우량을 가장 잘 대변할 수 있는 확률밀도함수는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포와 Generalized Logistic (GLO) 분포이다. 단, 남해안의 중앙지역에 대해서는 Generalized Pareto (GPA) 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다.
수문통계분야에서는 극치 사상을 해석하기 위해 generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO), Gumbel (GUM) 모형과 같은 다양한 극치분포들을 사용하여 왔다. 특히 우리나라 강우 사상의 경우 다양한 극치분포 모형 중 GEV 분포와 Gumbel 분포가 비교적 적합한 것으로 알려져 있지만 하나의 형상매개변수를 가지고 있어 각 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성에 한계를 가지고 있다. 이러한 점에서 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 분포 모형이 나타낼 수 있는 통계적 특성의 범위가 넓은 분포의 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 두 개의 형상매개변수를 가지고 있어 다양한 통계적 특성을 표현할 수 있는 Burr XII 분포와 우리나라 620개 지점의 강우자료의 무차원 L-moment 비를 이용하여 우리나라 강우자료의 수문학적 적용성을 검토하였다. 이를 위해 Burr XII 분포의 L-moment ratio인 L-skewness와 L-kurtosis를 유도하고 그 관계식을 이용하여 L-moment diagram을 작성하고 620개 지점이 해당 영역에 포함되는 정도를 검토하여 그 적용성을 살펴보았다. 그 결과 L-skewness가 L-kurtosis보다 상대적으로 큰 한강 유역에 해당하는 지점들에 대한 Burr XII 분포의 적용성이 우수한 것으로 나타났으며, 이는 일반적으로 많이 사용되는 GEV 또는 Gumbel 분포를 대체할 수 있는 분포가 될 가능성을 보였다고 할 수 있다.
The rainfall-runoff potential of Jangseong reservoir watershed was studied based on SCS (Soil Conservation Service, which is now the NRCS, Natural Resources Conservation Service, USDA) runoff curve number (CN) technique. Precipitation and reservoir operation data had been collected. The rainfall-runoff pairs from the watershed for ten years was estimated using reservoir water balance analysis using reservoir operation records. The maximum retention, S, for each storm event from rainfall-runoff pair was estimated for selected storm events. The estimated S values were arranged in descending order, then its probability distribution was determined as log-normal distribution, and associated CNs were found about probability levels of Pr=0.1, 0.5, and 0.9, respectively. A subwatershed that has the similar portions of land use categories to the whole watershed of Jangseong reservoir was selected and hydrologic monitoring was conducted. CNs for subwatershed were determined using observed data. CNs determined from observed rainfall-runoff data and reservoir water balance analysis were compared to the suggested CNs by the method of SCS-NEH4. The $CN_{II}$ measured and estimated from water balance analysis in this study were 78.0 and 78.1, respectively. However, the $CN_{II}$, which was determined based on hydrologic soil group, land use, was 67.2 indicating that actual runoff potential of Jangseong reservoir watershed is higher than that evaluated by SCS-NEH4 method. The results showed that watershed runoff potential for large scale agricultural reservoirs needs to be examined for efficient management of water resources and flood prevention.
본 연구에서는 강우로 인한 유출 유량의 수질 조절 시스템의 경제적인 설계절차를 제시하였다. 유출수의 수질 조절 시스템 계획을 위해서는 전 기간치의 국지 연속강우기록에 대한 강우-유출 과정의 모의를 하여야 한다. 본 연구에서 강우의 확률분포는 지수감소함수를 따른다고 가정하여 적용함으로서 비 초과확률 분포를 설명할 수 있는 정규곡선을 유도하였다. 또한 유출수의 수질 조절시스템의 저류용량 및 유량 결정을 위하여 월류 위험도를 기반으로 최적곡선을 유도하였다. 최적 저류용량 및 유량의 적용성을 강우 유출 모형인 ILLUDAS에 의한 분석결과와 비교하였으며 본 연구에서와 같이 최적 CSOs(Combined Sewer Overflows)을 지역별로 유도하게 되면 강우로 인한 유출 유량의 수질 조절시스템을 적은 노력과 시간으로 위험도를 기반으로 계획에 이용 될 수 있을 것으로 기대된다.
우수관의 성능이 한계상태(performance limit state)에 도달할 확률을 정량적으로 산정할 수 있는 FORM(First-Order Reliability Model)의 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 신뢰성 모형을 개발하였다. 우수관망에서 각각의 관으로 유입하는 유량이 그 관의 허용 가능 배출량을 초과하여 성능한계상태에 도달할 때 이를 파괴상태(failure state)라 정의하여 신뢰함수를 수립하였다. 우수관거로의 유입량은 합리식, 유출량은 Manning의 공식을 적용하였다. 또한 신뢰성 해석을 위한 관련 확률변수들에 대한 통계적 특성과 분포함수에 대한 해석이 수행되었다. 강우자료의 불확실성 해석에서 우리나라 여러 중소도시에 대한 연 최대강우강도의 확률분포가 Gumbel 극치분포함수와 일치함을 확인하였다. 개발된 신뢰성 모형을 Y자형 우수관망에 적용하여 성능한계상태가 발생할 확률, 즉 파괴확률(probability of failure)을 정량적으로 산정하였다. Manning의 공식을 이용하여 우수관의 직경 변화에 따른 파괴확률의 거동특성을 분석하였다. 특히 문경과 대전의 50년 재현기간을 갖는 설계 강우강도에 대한 우수관의 파괴확률을 산정한 결과에 의하면, 관의 직경이 특정수치 이하일 경우 파괴확률이 급격히 커지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 실제 우수관의 유효직경이 설계직경에 가깝도록 항상 관내 불순물을 제거하는 것이 파괴확률을 줄이는 최선의 방법임을 의미하는 것이다. 또한 우수관 시스템의 경우 여러 개의 관이 모여 하나의 관으로 흘러 들어가는 경우가 많으며 이 경우 다중파괴유형(multiple failure mode)을 적용하여 시스템이 파괴상태에 도달할 확률을 정량적으로 산정하였다. 본 연구에서 개발된 신뢰성 모형은 우수관의 운용, 관리, 감독은 물론 설계에 활용이 가능 할 것이다.
기후 온난화의 한 현상으로 받아들여지는 집중호우로 인한 관심이 늘어난 만큼 강우량에 대한 예측 모형이 필요하다. 이러 환경 문제를 다룰 때, 모형을 설정하는 방법 중에 하나로 일반화 파레토 모형을 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 서울특별시에 대한 1973년부터 2011년까지 매 7월 일별강우량 자료를 가지고 일반화 파레토 모형을 사용하여 강우량의 임계값(70mm) 이상의 분포가 어떻게 되는지 연구한다. 모수의 사전분포는 감마분포랑 역감마분포를 정의하고, 또는 제프리의 정보가 없는 사전분포를 두고, 깁스 표본방법을 통해 베이지안 사후예측분포를 구하고 얻어진 결과를 비교해 본다.
본 연구에서는 강우의 특성변화가 유출 특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 구형펄스모형으로 모의시킨 강우를 선형저수지 모형과 Nash 모형에 유출모의하여 그 유출량에 대한 확률밀도함수와 강우의 확률 밀도함수를 비교하였다. 이를 통해 강우의 발생빈도, 강우강도, 지속시간이 유출에 어떻게 기여하는지에 대하여 파악하였다. 소규모 유역과 중규모 유역에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 개의 대상유역을 선정하였다. 그 결과 강우의 발생빈도, 강우강도, 지속시간의 변화에 대하여 유출량이 다양한 특성을 보이는 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 향후 기후변화에 대한 영향을 평가하는데 적용될 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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